synthoseis 是数据集领域的开源项目，由 sede-open 开发，2023 年首次发布。
它收录于数据集分类，该分类目前共有 297 个项目，GitHub 星标数为 132。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-10-03。免费使用。
它主要面向的使用场景是：训练地震断层识别或层位追踪的深度学习模型。同类可对比的替代方案包括 segyio、bruges、devito。
synthoseis
自动造地震数据+标签，省去人工标注
Synthoseis 是一个用于生成合成地震数据及其对应标签的开源工具，专为训练深度学习网络而设计。在地震勘探和地质研究中，真实标注数据获取成本极高，人工解释耗时且主观性强。该项目通过地质建模方法自动生成包含地质结构（如断层、地层）的合成地震记录，并同步输出精确的标签（如层位、断层位置），从而为机器学习模型提供大规模、带标注的训练样本。核心能力包括：可配置的地质模型参数、地震波正演模拟、自动标签生成，以及与常见深度学习框架的兼容性。它降低了地震数据科学的研究门槛，适合算法验证、模型预训练和数据增强。
开源
free
数据集
GitHub 星标
★ 132
维护状态
活跃
是否开源
是
定价模式
free
项目预览
项目数据
分类数据集
开发团队sede-open
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，免费使用
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型geological-modeling,geology,machine-learning
GitHub 星标★ 132
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-04-19 00:00:00
代码更新—
仓库体积—
本站数据更新—
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-10-06
浏览次数0
Star 增长趋势
本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整
正在加载星标数据…
技术标签
使用教程
—
核心亮点
- 自动生成像素级精确标签，无需人工解释
- 支持参数化地质建模，可控制断层、地层等结构
- 输出格式兼容主流深度学习框架，便于直接训练
不足之处
- 项目星标较少，社区活跃度和文档完善度有待提升
- 合成数据与真实地震数据存在域差异，迁移效果需验证
适用场景
- 训练地震断层识别或层位追踪的深度学习模型
- 作为数据增强手段，扩充真实地震数据集
- 教学演示中快速生成带标签的地震样本
替代项目
segyio、bruges、devito
项目介绍
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